物联网络是不是全部停网了啊？

首先在回答这个问题之前，你需要了解下什么是“物联网”

物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

（来源于百度百科）

“一句式”理解物联网

把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。

泛在聚合

全球范围内物联网的产业实践主要集中在三大方向。

何为数据“泛在聚合”意义上的物联网？

第一个实践方向被称作“智慧尘埃”，主张实现各类传感器设备的互联互通，形成智能化功能的网络。

第二个实践方向即是广为人知的基于RFID技术的物流网，该方向主张通过物品物件的标识，强化物流及物流信息的管理，同时通过信息整合，形成智能信息挖掘。

第三个实践方向被称作数据“泛在聚合”意义上的物联网，认为互联网造就了庞大的数据海洋，应通过对其中每个数据进行属性的精确标识，全面实现数据的资源化，这既是互联网深入发展的必然要求，也是物联网的使命所在。

比较而言，“智慧尘埃”意义上的物联网属于工业总线的泛化。这样的产业实践自从机电一体化和工业信息化以来，实际上在工业生产中从未停止过，只是那时不叫物联网而是叫工业总线。这种意义上的物联网将因传感技术、各类局域网通信技术的发展，依据其内在的科学技术规律，坚实而稳步地向前行进，并不会因为人为的一场运动而加快发展速度。

RFID意义上的物联网，所依据的EPCglobal标准在推出时，即被定义为未来物联网的核心标准，但是该标准及其惟一的方法手段RFID电子标签所固有的局限性，使它难以真正指向物联网所提倡的智慧星球。原因在于，物和物之间的联系所能告知人们的信息是非常有限的，而物的状态与状态之间的联系，才能使人们真正挖掘事物之间普遍存在的各种联系，从而获取新的认知，获取新的智慧。

“泛在聚合”即是要实现互联网所造就的无所不在的浩瀚数据海洋，实现彼此相识意义上的聚合。这些数据既代表物，也代表物的状态，甚至代表人工定义的各类概念。数据的“泛在聚合”，将能使人们极为方便的任意检索所需的各类数据，在各种数学分析模型的帮助下，不断挖掘这些数据所代表的事务之间普遍存在的复杂联系，从而实现人类对周边世界认知能力的革命性飞跃。

1、技术角度不同：

对互联网而言，我们通常都会说Web开发技术、搜索引擎技术、网络游戏技术、移动开发技术、视频直播技术等属于互联网技术。

而物联网技术，是把电子、通信、计算机三大领域的技术融合起来，在互联网的基础上实现物物相连。

2、交互行为不同：

传统的互联网用户浏览网站时是点击按钮或者链接从一个页面跳转到另一个页面，有意识的跟网站发生交互行为之后留下行为信息。

但是物联网却能在用户还没意识到的情况下就完成了信息的搜集。在物联网的世界就好像充满了隐形的按钮，当用户进入某一特定场景就会触发相应的按钮。

3、定义不同：

互联网（英语：Internet），又称国际网络，互联网始于1969年美国的阿帕网。是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。

属于工学门类计算机类专业。物联网起源于传媒领域，是信息科技产业的第三次革命。物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。
物联网属于什么类专业
1物联网相关专业
专业 学历层次 门类 学科
电子与计算机工程 本科 工学 计算机类
物联网工程 本科 工学 计算机类
计算机类 本科 工学 计算机类
信息安全 本科 工学 计算机类
计算机科学与技术 本科 工学 计算机类
软件工程 本科 工学 计算机类
网络工程 本科 工学 计算机类
智能科学与技术 本科 工学 计算机类
数字媒体技术 本科 工学 计算机类
空间信息与数字技术 本科 工学 计算机类
2物联网工程专业解读
是什么
物联网工程主要研究物联网的体系结构、信息处理、安全技术、系统及其应用等方面的基本知识和技能，涉及通信、传感、网络以及RFID、嵌入式系统等多个方面，其应用在生活中屡见不鲜。例如：网易云音乐的在线搜索、联网听歌，淘宝APP联网搜索各类商品，从个人电脑上传视频资料至百度云盘等。

物联网应用案例

用途范围

物联网用途广泛，遍及教育、工程机械监控、建筑行业、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。

展望未来，物联网会利用新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把传感器、控制器等相关设备嵌入或装备到电网、工程机械、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，拥有覆盖全球的卫星，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到智慧化管理的状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与城市、山川、河流等生存环境的关系。

具体应用案例

下面列举了集中具体的应用案例，以供参考

1．  教育物联网

应用于教育行业的物联网首先要实现的就是，在适用传统教育意义的基础之上，对已经存在的教育网络中进行整合。对教育的具体的设施，包括书籍、实验设备、学校网络、相关人员等全部整合在一起，达到一个统一的、互联的教育网络。

物联网产业需要复合型人才，至少具备四方面的特征，包括掌握跨学科的综合性的知识与技能、掌握物联网相关知识与技术、掌握特定行业领域的专门知识以及具备创新实践能力。目前国内已有30余所大学开设了物联网专业。有超过400所高校建立物联网实验室。

2工程机械物联网

“工程机械物联网”是借助全球定位系统（GPS）、手机通讯网、互联网，实现了工程机械智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，使工程机械、 *** 作手、技术服务工程师、代理店、制造厂之间异地、远程、动态、全天候“物物相连、人人相连、物人相联”。

工程机械物联网目前应用广泛。以NRS物联网智能管理系统平台为例，提升原本工程机械物联网服务由“信息采集服务”向“数据咨询服务转变”。由原来的现场管理升级为远程监控，由传统的制造转变为制造服务，由原来的被动服务提升为主动服务。功能涉及信息管理，行为管理，价值管理三大方面。

信息管理：

区域作业密集度管理

故障预警及远程诊断

车辆运维主动式服务

金融按揭安全性服务

行为管理：

作业人员统计管理

作业工时效率性分析

行为与工效油耗分析

*** 作规范与工效分析

价值管理：

产品全寿命周期成本管理

行为与员工绩效管理

量本利敏感要素判断

多维大数据决策支持

以福田的农机信息管理平台为例，可以对农业所需相关机械车辆进行全球GPS定位、锁车、解锁车、设备工时查询、故障报警等 *** 作，这对促进农业生产，提高工作效率有着至关重要的作用。

3建筑行业物联网应用——塔机监控

塔机智能化的监控管理系统，主要针对检测状态、危险距离预警、故障诊断、信息回传、工程调度等方面工作。例如塔机下面危险区域禁止站人实时提示、与其他高空建筑物距离过近、超出安全距离范围、内部故障预警、诊断、实时显示额定载重量、当前风速、回转角度、当前载重等。

4建筑行业应用——商用混凝土搅拌站

对生产设备的远程诊断和远程维护已经成为当前自动化技术中的一部分。尤其对于那些错误容易诊断和容易排除的情况，派一个服务工程师到现场解决，既增加工程师的工作负荷，又花费时间。而且费用也相应增加。为了缩短故障的诊断与恢复时间，提高有经验的高级工程师的工作效率，那么远程诊断和编程就是必备的部分。例如：“商用混凝土搅拌站产品远程售后服务系统”，可以在远程实现对PLC站进行编程和调试。可是实现混凝土搅拌站的远程控制和数据监控。

值得一提的是三维虚拟仿真技术在物联网的应用，给商用混凝土搅拌站的物联网应用开创了新的时代。系统实现搅拌站与车辆实时运行状态模拟功能。以动画形式呈现搅拌站实时动态信息，其中可包括：工程名称、施工配比、搅拌站配料情况及其他原材料配料情况，搅拌站场景如下图所示。

5石油

石油行业物联网系统主要是使用监控设备和信息系统采集运输油轮数据、码头设备和环境数据、油库数据、原油管道数据等，对这些数据进行整理和分析，将原油运输各个环节的数据进行关联和分析，合理安排船期、实现计算机排罐，提高整个原油运输的效率，同时通过对相关设备和环境的监测，及时掌握设备运行情况，保证整个运输过程的安全可靠。

石油行业物联网系统的总体解决方案包括：油库监测系统、原油管道监测系统、原油管道无人机巡线系统等。

6水利

物联网在水利方面的应用主要是对闸门的液压启闭机的状态检测、远程控制、故障预警等，利用水下机器人对大坝、水库等水下状态进行状态监控、信息回传等工作。

例如：“远程信息服务系统”能够通过智能信息采集终端，将液压启闭机PLC控制器的控制信息通过物理端口（串口）采集到终端，然后通过GPRS通讯模块，利用2G/3G网络或者互联网络将信息传递到远程WEB服务器，使得远端管理人员能够实现远程感知闸门启闭的运行信息。

7城市物联网

城市物联网利用互联网的信息管理平台、二维码扫描、GPS定位等技术，是更贴近人们生活的一种应用，现在变得更加的直观。比如儿童和老人的行踪掌控、公路巡检、贵重货物跟踪，追踪与勤务派遣、个人财务跟踪、宠物跟踪、货运业、各类车辆的防盗等GPS定位、解锁车、报警提示应用。

针对环卫车辆可以对车辆进行实时进行的GPS定位、状态监控、车辆信息查询、运行状态等工作，例如：需要知道目前城市的某区有多少环卫车辆，处于什么哪个街道， *** 作员，工作情况，计划任务等，同时又可以根据实际情况进行工作调度，对故障做提前的预警，对突发情况应急处理，对重要的问题着重处理等。

8．农业物联网

农业物联网的应用比较广泛的是对农作物的使用环境进行检测和调整。例如：大棚（温室）自动控制系统实现了对影响农作物生长的环境传感数据实时监测，同时根据环境参数门限值设置实现自动化控制现场电气设备，如：风扇、加湿器、除湿器、空调、照明设备、灌溉设备等，亦支持远程控制。常用环境监测传感器包括：空气温度，空气湿度，环境光照，土壤湿度，土壤温度，土壤水分含量等传感器。亦可支持无缝扩展无线传感器节点，如：大气压力、加速度、水位监测、CO、CO2、可燃气体、烟雾、红外人体感应等传感器。

9智能家居

这方面的应用就更加的贴近人们的生活，这是关系到人们生活起居、与生命安全息息相关的应用，我们可以通过智能家居的物联网络，进行室内到室外的电控、声控、感应控制、健康预警、危险预警等，比如声控电灯、窗帘按时间自动挂起、感应器感应到煤气泄漏、空气污染指数过高、室内的光线被家具遮挡严重、室内家居摆放设计、马桶漏水、电量煤气不足报警、车库检测、室外摄像检测、未来天气预测、提醒带雨伞、生活备忘录电子智能提醒等多方面的功能应用。

4月26日，中国工程院信息与电子学部、中国信息与电子工程科技发展战略研究中心在中国工程院发布“中国电子信息工程科技发展十六大技术挑战（2020）”（以下简称“挑战”）。
“挑战”分析了我国电子信息工程科技16个领域方向所面临的技术挑战。
1微电子光电子
摩尔定律不断逼近物理与工艺极限，新结构、新器件、新材料、新工艺和新封装是该领域补短板、加长板和可持续发展面临的重要挑战。当前围绕通信用激光的收、发、调制、放大等光子集成和光电集成芯片技术的微小型化、高速率、低成本、低功耗、多功能、光电融合与智能化是该领域补短板、加长板和可持续发展面临的重要挑战。
2光学工程
自然界许多生物具有目前人工系统无法比拟的光学感知能力。围绕“仿生光学如何模拟这些生物的可调谐、宽光谱、宽视野、抗反射和隐身的视觉系统，以及将这些生物及其群体智能感知的机理和功能赋予人工智能系统，提高仿生光学在强背景干扰下的动态感知和处理能力”等是重要挑战。
3感知
遥感技术正向着主动与被动相结合和小型化高重复周期观测的方向发展，结合图像信息的智能处理技术推进遥感信息的广泛应用；信息技术的快速发展正推动着数字化和智能化传感器研发。“具备自主采集、数据处理、传输和安全管理等能力的智能传感器”是该领域当前面临的重要挑战。
4测量计量与仪器
通过实施基于”常数”重新定义的国际单位制，中国计量体系正在经历从多层金字塔架构向扁平化的历史性变革，直接推动国家测量体系向数字化、网络化、智能化方向跨越，支撑中国科技、产业、健康和国防的持续高质量发展,特别是加快研制和生产服务生命安全和生物安全的计量标准和测量仪器，满足国家迫切急需，是该领域面临的重要挑战。
5电磁空间
电磁频谱已成为信息时代、智能时代人类社会的主要活动空间和竞争资源之一，用户数量、类型和频次爆炸式增长。电磁空间探测感知，通信传输和管制控制等系统形态和技术体制渐现一体化趋势。实现智能全谱和多元一体的频谱感知、高频宽带高效的频谱利用、动态精细的用频管控以及系统设备的高集成、低成本，是该领域当前面临的重要挑战。
6网络与通信
受可用频谱资源限制、关键光电器件指标等制约，移动通信和光纤通信容量提升趋缓。伴随网络流量的爆发式增长和天空海全覆盖的重大需求，技术代际跃升急需突破性的理论和技术。在人网物三元万物互联，以及网络与各行业深度融合所带来的网络极大复杂性、巨容量、大连接、广覆盖、高可靠、低能耗、低成本等压力和驱动下，网络架构、服务质量、用户体验、安全性和可靠性等是该领域当前面临的重要挑战。
7网络安全
面对各国激烈角逐制网权的变局，“维护网络安全主权需创新主动、自适应的多层联动技术体系，构建以快打快、以智对智的积极防御屏障，突破“御攻击于外”的网络边防关键技术，形成以我为主的威胁感知和攻击预判能力”是该领域当前面临的重要挑战。
8水声工程
针对复杂多变的海洋环境开展水下网络化的声学观测，获取海洋水下声学环境规律及水下目标声学信息，以实时化的信息传输和大数据信息处理为手段，实现海洋水下信息自主掌控是该领域当前面临的重要挑战。
9电磁场与电磁环境效应
随着5G、人工智能、物联网、大数据及其在高速通信、无人系统、工业互联网、先进能源、先进空天等领域的广泛应用，各类装备面临严峻的电磁安全问题。突破传统思维和方法束缚，建立电磁环境效应与防护新理论，发展新技术、新材料和新器件，提升我国信息电子及其应用的电磁环境适应性和电磁制衡能力是该领域当前面临的重要挑战。
10控制
“在智能制造、无人驾驶、深空深海等不确定复杂动态环境下，如何采用自动化与人工智能相融合的理论、技术和系统，针对重大装备、自主运动体和流程工业过程等机理不清及难以建立数学模型的被控对象，实现自主智能控制、人机协同优化决策、决策与控制一体化”是该领域当前面临的重要挑战。
11认知
脑认知与人工智能加速融合，在无人系统、类脑芯片、智能视觉等领域广泛应用。以脑认知机理为基础创新的人工智能技术是国际热点。“多尺度动态脑观测、针对记忆、情绪、视觉等认知功能的机理揭示和易泛化、鲁棒、低功耗的人工智能理论与模型的建立”是该领域当前面临的重要挑战。
12计算机系统与软件
随着人工智能应用的快速发展，数据爆炸式增长和计算模型日趋复杂，人们对计算力的需求呈高速增长态势。面对后摩尔时代的物理制约，计算系统的体系结构、系统硬件、系统软件、应用软件等多个环节面临着高效能、高可靠、低能耗、敏捷设计、智能化及应用多样性等重要挑战。智能计算已经成为传统产业转型和新兴产业融合发展的基础使能技术。
13计算机应用
随着人机融合、区块链、虚拟现实、数字孪生等为代表的计算机应用技术与各行各业融合程度的加深，支持各类工业设备、信息系统、业务流程、企业产品与服务、人员之间的互 *** 作技术也愈加复杂。构建一个更高效、更适人、更智能的互 *** 作技术体系是该领域当前面临的重要挑战。
14工业软件系统
软件运行固有的离散性和工业系统运行固有的连续性之间的适配成为 *** 作系统和中间件等工业基础软件的首要难题，高稳定性三维几何引擎、工程分析仿真求解器、电子设计自动化等工业核心软件，以及大型高可信嵌入式工业软件和新型工业互联网系统软件是该领域当前面临的重要挑战。
15应对重大突发事件（属信息领域的部分）
“如何建立国家、省、市三级重大突发事件（比如新冠肺炎爆发等）信息化决策平台，集思广益，突破局限性，延伸到经济社会各领域；如何整合相关部门的数据资源，包括医疗卫生、公安、交通、建设、环保、教育、能源、民政、国企数据等，建设重大突发事件大数据平台；如何建立平战结合能支撑应急科研的计算环境和平台，用于新药、疫苗研发等”是应对重大突发事件、提升国家治理能力的重要挑战。
16新基建
以5G、数据中心、工业互联网、物联网、人工智能等为代表的新型基础设施建设步伐加快，正在发挥战略性和先导性作用，支撑疫情期间及后期的经济社会高质量发展。随着建设速度的加快和规模不断扩大，新型基础设施在技术协同、大规模组网、应用模式创新、光电芯片和关键软件等核心技术支撑、网络安全、高可靠绿色化低成本、与各行业融合的垂直整合等是该领域当前面临的重要挑战。

5g机遇开创互联网发展新格局的表现有：

5G网络确实会给物联网带来新机遇，NB-IoT物联网拥有低时延、更多连接数、超低功耗，在很大程度上解决了此前物联网发展不畅的原因，给物联网带来的生机。

物联网是大数据、云计算和人工智能的核心，其数据实时且高频，是真正意义上的大数据，也是未来人工智能实现的基础。比如，现在的智能汽车，本质上是物联网技术支撑起来的汽车而已。

含义

《5G新机遇：技术创新、商业应用与产业变革》作者北京邮电大学吕廷杰教授，凭借其多年深耕行业的经验和广博的科技商业知识，用生活化的语言，详述5G新基建带来的商业机遇风口，剖析应对变局的策略。全书内容包括：移动通信技术的发展历程；5G对相关产业的影响；5G如何与大数据、人工智能、区块链等新兴技术相互赋能；5G如何改变生产力和生产关系，推动社会变革。

数字化转型，是建立在数字化转换、数字化升级基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型，简单来说，是用数字来驱动整个世界的变革。企业数字化转型的本质是通过数字技术在竞争中获取优势。

企业做到一定程度，多多少少都会遇到一个瓶颈期，尤其是在现在这个信息爆炸、市场风向瞬息万变的时代，一不小心就会陷入迷茫：接下来我该怎么做？似乎老办法行不通了？别人都在做什么？如何降本增效？要如何拓客？如何用现有的资源让企业更上一层楼？营销活动要怎么才能获取更多的人脉和商机？有新的营销模式吗？

如今，数据成了新的能源，不是企业没有数据，而是很多企业不知道怎么采集数据，治理数据，或者更深入地说，从数据中发现问题和机会。数字化转型是一个发现问题、量化问题、解决问题的过程，总结一下，有四场必打的战役：品牌营销、产品创新、渠道经营和用户运营。

品牌营销：

品牌是一套对公司产品和服务所引发的预期和联想，它不仅代表了一个公司的产品，也是代表了一个公司的形象和特质。就像提到“足力健”就会想到老人鞋、价格亲民、穿着舒适；提到“旺旺”就会想到过年大礼包、走亲戚这样，成功的品牌营销，是即使客户没有购买过这个品牌的商品，也会在脑海中形成一个联想。

虽然品牌是一种主观感受，但依然有量化它的手段。

（数据来源：数说雷达）

以兰蔻来举例，在数说雷达系统中查询兰蔻的口碑，会得到一个词云：

可以看出，关注兰蔻品牌的人群大多都是回购，并且认可兰蔻产品的功效的，这也符合兰蔻作为国际大牌的实力。

再看看兰蔻在京东和天猫两个站点的声量，可以看出兰蔻运营的主要阵地在天猫，京东次之，但也有不错的声量成绩。

除了词云图，还有哪些可以量化口碑呢？数说雷达也总结了兰蔻在全网的客户情感数据，如下：

可以看出兰蔻的情感趋势、情感分布都是偏正向的。事实上，当我们提起兰蔻，也大多有“粉水”、“保湿”、“国际大牌”这样的联想。

数字化转型对品牌的量化就体现在此，把抽象的东西具象化、数据化，再从量化到的数据里找出品牌可以提升之处。

产品创新：

产品的优劣是用户体验中核心的部分，产品好不好客户说了算，因此产品调研十分有必要。但传统的传单、问卷调研很难快速、准确、全面地反映真实情况，从而给产品创新带来困难。

在创新战场上，企业需把细分市场的竞争情况、多维度的产品口碑和质量投诉信息通过数字化手段管理起来，充实企业的创新知识库。

渠道经营：

量化不仅是对于企业，更是对于市场。

线下渠道经营和线上同样重要，大部分人群的消费习惯还是在线下，要在疫情肆虐的当下降本增效，还是要利用关键三核心“人、货、场”武装自己，为企业提升竞争力。

而渠道经营用AI算法就可以事半功倍，比如门店选址，总有一家生意更好的店铺，在另一条街。这时候你就需要从客流画像、居民区分布、与CBD的距离等多个维度来分析筛选出一个最优选址，AI算法就是最好的选择。图例为数说睿见全国城市指标排名，在指标的参考下选择最符合企业需求的选址，可以少走很多弯路。

来源：数说睿见全国城市选址指标

用户运营：

前述几场大战可以帮助企业培养和筛选出意向客户，用户运营则帮助在私域池中促成交易。很多大牌美妆都在做的社群经营就是私域，先用活动或者首次销售把用户引流到社群中，做好品牌的宣传、下期活动的营销，这种“耳濡目染”自然会让用户对品牌的印象加深，再用打折促销的方式促成二次购买，逐渐汇聚成一批忠实的品牌社群客户。

遵循用户拉新——激活——留存——转化——传播——到店的路径，企业仍然需要数据采集工具提供多点打通、融合、管理功能。节省人力，把人力和数据用在刀刃上，这也是数字化转型的意义。

其实不论是什么转型，归根结底都是为了企业更好的发展。数字化转型的开始或许很难，但从长远的眼光看，这一步值得迈出。

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